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一、课程名称：人工智能基础课程

二、课程代码：970101

三、课程概述：

本课程旨在让学生了解人工智能的基本概念、技术和应用，掌握基本的人工智能基础算法和编程技能。课程内容主要包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等方面。学生将学习到如何使用 Python 等编程语言实现人工智能算法、如何使用机器学习库和深度学习框架等工具进行数据处理和模型训练、如何应用人工智能技术解决实际问题等。

四、教学目标：

• 了解机器学习、自然语言处理、计算机视觉等人工智能基本概念和技术


• 掌握机器学习算法和编程技能，学会使用机器学习库和深度学习框架等工具进行数据处理和模型训练


• 学会应用人工智能技术解决实际问题


• 了解人工智能领域的发展趋势和未来应用方向

五、教学内容：

• 机器学习基础


• 机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等


• 自然语言处理基础


• 自然语言处理应用：自然语言文本处理、情感分析、机器翻译等


• 计算机视觉基础


• 计算机视觉应用：目标检测、图像分割、人脸识别等

六、教学方法：

• 讲授：通过教师的讲解和演示，让学生了解人工智能的基本概念、技术和应用


• 讨论：通过小组讨论和交流，让学生探讨机器学习、自然语言处理、计算机视觉等算法的实现和应用问题


• 实验：在课堂上进行实验操作，让学生掌握机器学习算法和编程技能


• 项目：布置项目任务，让学生应用所学知识解决实际问题，培养实践能力

七、作业安排：

• 选择题：每小题 1 分，共 25 分


• 填空题：每小题 2 分，共 50 分


• 简答题：每小题 5 分，共 25 分


• 论述题：每小题 10 分，共 30 分


• 编程题：每小题 10 分，共 30 分

八、成绩评定：

• 选择题、填空题：成绩占 30%


• 简答题、论述题：成绩占 40%


• 编程题、实验：成绩占 30%

九、教学资源：

• 参考书籍：《机器学习、计算机视觉与自然语言处理基础教程


• 在线课程：清华大学 AI 基础课程


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